近期,Sakana AI 发表了一篇题为《Transformer Layers as Painters》的论文,探究了预训练 transformer 中的信息流,并针对仅解码器和仅编码器冻结 transformer 模型进行了一系列实验。请注意,该研究没有对预训练模型进行任何类型的微调。
各层是否都在使用相同的表征空间? 所有层都是必要的吗? 中间层都执行相同的功能吗? 层的顺序重要吗? 这些层可以并行运行吗? 对于某些任务来说,顺序是否比其他因素更重要? 循环有助于层并行吗? 哪些变体对模型性能影响最小?
更多细节请参见原论文(点击阅读原文):
来源:机器学习算法与Python学习
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